論文の概要: Moral Framing and Ideological Bias of News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12979v1
- Date: Sun, 27 Sep 2020 23:36:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-30 20:41:30.379429
- Title: Moral Framing and Ideological Bias of News
- Title（参考訳）: ニュースのモラル・フレーミングとイデオロギー的バイアス
- Authors: Negar Mokhberian, Andr\'es Abeliuk, Patrick Cummings, Kristina Lerman
- Abstract要約: モラル・ファンデーション・セオリー(Moral Foundation Theory)に基づいてフレームをキャプチャする。
フレーミングバイアスとフレーミング強度を抽出する教師なし手法を提案する。
アノテーション付きTwitterデータセット上での性能を検証し、フレーミングバイアスとニュースのパルチザンを定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.72905758998493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: News outlets are a primary source for many people to learn what is going on
in the world. However, outlets with different political slants, when talking
about the same news story, usually emphasize various aspects and choose their
language framing differently. This framing implicitly shows their biases and
also affects the reader's opinion and understanding. Therefore, understanding
the framing in the news stories is fundamental for realizing what kind of view
the writer is conveying with each news story. In this paper, we describe
methods for characterizing moral frames in the news. We capture the frames
based on the Moral Foundation Theory. This theory is a psychological concept
which explains how every kind of morality and opinion can be summarized and
presented with five main dimensions. We propose an unsupervised method that
extracts the framing Bias and the framing Intensity without any external
framing annotations provided. We validate the performance on an annotated
twitter dataset and then use it to quantify the framing bias and partisanship
of news.
- Abstract（参考訳）: ニュースメディアは、多くの人々が世界で何が起きているのかを学ぶ主要な情報源だ。
しかし、同じニュースについて語るとき、異なる政治的苦境を持つメディアは通常、様々な側面を強調し、異なる言語を選択できる。
このフレーミングはバイアスを暗黙的に示し、読者の意見や理解にも影響を与えます。
したがって、ニュース記事のフレーミングを理解することは、著者が各ニュース記事とどのような見解を伝達しているかを理解する上で基本となる。
本稿では,ニュース中の道徳的枠組みを特徴付ける手法について述べる。
モラル・ファンデーション理論に基づいてフレームをキャプチャします。
この理論は、あらゆる種類の道徳や意見を要約し、5つの主要な次元で提示する方法を説明する心理学的概念である。
本稿では,外部のフレーミングアノテーションを使わずにフレーミングバイアスとフレーミング強度を抽出する非監督手法を提案する。
注釈付きtwitterデータセットのパフォーマンスを検証し、それをニュースのフレーミングバイアスとパルティザン性の定量化に使用します。
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